可信赖的系统
可信赖性是 AI 系统赢得用户信任的基石。本章系统性地探讨构建可信赖 ML 系统的原则，包括负责任 AI 的伦理考量、系统安全性、隐私保护以及可持续性设计。我们将学习如何识别和缓解偏见、确保模型公平性、实施安全防护措施，并评估系统对环境和社会的影响。通过深入案例分析和最佳实践指南，您将了解如何在设计和部署 ML 系统时融入信任元素，适用于关注 AI 伦理和社会影响的开发者、政策制定者和研究人员。
可信赖性是 AI 系统赢得用户信任的基石。本章系统性地探讨构建可信赖 ML 系统的原则，包括负责任 AI 的伦理考量、系统安全性、隐私保护以及可持续性设计。我们将学习如何识别和缓解偏见、确保模型公平性、实施安全防护措施，并评估系统对环境和社会的影响。通过深入案例分析和最佳实践指南，您将了解如何在设计和部署 ML 系统时融入信任元素，适用于关注 AI 伦理和社会影响的开发者、政策制定者和研究人员。